【摘" "要】 基于2016年印發(fā)的《綠色發(fā)展指標(biāo)體系》和我國(guó)2013—2019年“一帶一路”沿線17個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行綠色發(fā)展指數(shù)的測(cè)算，進(jìn)而分析其在“一帶一路”各區(qū)域間的時(shí)空差異性及其影響因素。結(jié)果表明：2013—2019年“一帶一路”沿線地區(qū)的綠色發(fā)展指數(shù)整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但各省份間的標(biāo)準(zhǔn)差與平均數(shù)存在較大差距，并且具有空間集聚的特征；在經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)或自然條件較優(yōu)越的地區(qū)，綠色發(fā)展指數(shù)明顯占有優(yōu)勢(shì)；綠色發(fā)展指數(shù)的影響因素包括對(duì)外開放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技資本投入和人力資本，均具有較顯著的促進(jìn)作用，但仍需從根本上轉(zhuǎn)變粗放型的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的綠色發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】 “一帶一路”；綠色發(fā)展指數(shù)；空間計(jì)量

中圖分類號(hào)：C939；F741.2" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" "文章編號(hào)：1673-8004（2023）03-0054-13

一、引言

隨著2019年“一帶一路”綠色發(fā)展國(guó)際聯(lián)盟的正式成立以及《“一帶一路”綠色發(fā)展案例報(bào)告（2020）》的發(fā)布，綠色發(fā)展逐漸成為“一帶一路”沿線國(guó)家和地區(qū)在經(jīng)濟(jì)和社會(huì)建設(shè)過(guò)程中的共同目標(biāo)。數(shù)據(jù)顯示，截至2021年4月，已有來(lái)自43個(gè)國(guó)家超過(guò)150家合作伙伴加入聯(lián)盟，其中包括26個(gè)共建國(guó)家環(huán)境部門以及國(guó)際組織、研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)等79家外方合作伙伴。共建“一帶一路”倡議提出八年來(lái)，綠色、低碳、可持續(xù)的理念不斷深化，綠色絲綢之路建設(shè)新進(jìn)展為“一帶一路”沿線國(guó)家?guī)?lái)可持續(xù)發(fā)展新機(jī)遇。

在生態(tài)環(huán)境問(wèn)題日益凸顯的背景下如何實(shí)現(xiàn)“一帶一路”的綠色發(fā)展，既是我國(guó)國(guó)內(nèi)“綠水青山就金山銀山”的客觀要求，又是打造“一帶一路”沿線國(guó)家和地區(qū)命運(yùn)共同體的重要方式?！笆奈濉币?guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要明確提出，“推動(dòng)綠色發(fā)展，促進(jìn)人與自然和諧共生”。對(duì)此，要著力構(gòu)建綠色發(fā)展觀，秉持人類命運(yùn)共同體理念，與各國(guó)共謀全球生態(tài)文明建設(shè)之路，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型，推動(dòng)構(gòu)建人與自然生命共同體。在此基礎(chǔ)上，研究如何建設(shè)基于綠色發(fā)展的“一帶一路”，對(duì)于推動(dòng)國(guó)內(nèi)外綠色經(jīng)濟(jì)的有效發(fā)展以及充分發(fā)揮中國(guó)在世界經(jīng)濟(jì)舞臺(tái)的建設(shè)性作用具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

已有研究表明，“一帶一路”倡議的可持續(xù)潛力和環(huán)境管理將在很大程度上取決于沿線國(guó)家和地區(qū)戰(zhàn)略環(huán)境與社會(huì)管理的標(biāo)準(zhǔn)［1］，以及中國(guó)與伙伴國(guó)家之間各自優(yōu)先事項(xiàng)和政策法規(guī)的整合［2-3］。目前，學(xué)術(shù)界對(duì)“一帶一路”沿線國(guó)家和地區(qū)綠色發(fā)展的評(píng)估與分析主要集中在指標(biāo)體系的建立與綜合指數(shù)的測(cè)度等方面，不僅建立了“一帶一路”沿線國(guó)家和地區(qū)環(huán)境影響評(píng)估系統(tǒng)，而且構(gòu)建了綠色發(fā)展多指標(biāo)體系。

綠色發(fā)展一詞起源于中國(guó)，國(guó)外學(xué)者有關(guān)綠色發(fā)展的相關(guān)研究主要從關(guān)注環(huán)境變化轉(zhuǎn)向綠色發(fā)展［4］，Zaim和Taskin通過(guò)編制環(huán)境效率指數(shù)，對(duì)1980—1990年間25個(gè)OECD成員國(guó)在發(fā)展過(guò)程中的環(huán)境績(jī)效進(jìn)行了測(cè)度［5］，另有學(xué)者單獨(dú)基于某一國(guó)家或地區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。國(guó)內(nèi)則主要從綠色發(fā)展綜合指數(shù)的測(cè)度這一視角展開研究，學(xué)者們分別構(gòu)建了不同的模型以進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)。一方面是關(guān)于綠色發(fā)展指數(shù)的測(cè)度和評(píng)價(jià)，學(xué)者們運(yùn)用DDF-GML指數(shù)系統(tǒng)［6］、Two-way FE模型［7］、Quantile Regression模型［8］和TR模型［9］進(jìn)行測(cè)算，以及基于超效率DEA模型和GML指數(shù)法［10］。另一方面是關(guān)于綠色發(fā)展指數(shù)的影響因子研究，比較有代表性的是運(yùn)用DEA全局技術(shù)和NDDF模型［11］，或是基于面板數(shù)據(jù)的DDF與生產(chǎn)率指數(shù)分析法進(jìn)行分析［12］。國(guó)內(nèi)有學(xué)者專門針對(duì)某一區(qū)域，如長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶［13］、黃河流域［14］等地區(qū)，構(gòu)建地區(qū)的綠色發(fā)展指數(shù)并研究其特征。

縱觀已有文獻(xiàn)，學(xué)術(shù)界對(duì)于如何建立“一帶一路”沿線國(guó)家和地區(qū)的綠色發(fā)展指標(biāo)評(píng)價(jià)體系與測(cè)度綠色發(fā)展綜合指數(shù)進(jìn)行了諸多廣泛而深入的研究。本文在《綠色發(fā)展指標(biāo)體系（2016年版）》的基礎(chǔ)上選取與調(diào)整相應(yīng)的指標(biāo)，基于2013—2019年我國(guó)“一帶一路”沿線17個(gè)重點(diǎn)省份的面板數(shù)據(jù)，利用AHP-熵權(quán)法與空間計(jì)量模型進(jìn)行綠色發(fā)展綜合指數(shù)測(cè)度與分析，從實(shí)證角度研究和評(píng)估綠色發(fā)展的績(jī)效與時(shí)空差異，以期能在一定程度上彌補(bǔ)綠色發(fā)展和“一帶一路”相關(guān)領(lǐng)域研究的不足，同時(shí)為推動(dòng)沿線省份的綠色發(fā)展戰(zhàn)略提供有益的理論參考。

二、理論方法

（一）綠色發(fā)展指標(biāo)體系

2016年版的《綠色發(fā)展指標(biāo)體系》由國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、環(huán)境保護(hù)部、中央組織部制定，其中一級(jí)指標(biāo)包含資源利用、環(huán)境治理、環(huán)境質(zhì)量、生態(tài)保護(hù)、增長(zhǎng)質(zhì)量、綠色生活以及公眾滿意度［15］?；跀?shù)據(jù)的可得性與完整性，本文對(duì)一級(jí)指標(biāo)“公眾滿意度”進(jìn)行刪減并將部分二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，二級(jí)指標(biāo)數(shù)由原有的55個(gè)調(diào)整為52個(gè)①，而指標(biāo)權(quán)重則由主客觀賦權(quán)確定。

（二）AHP-熵權(quán)法

綠色發(fā)展指標(biāo)體系中各指標(biāo)的綜合權(quán)重由主觀權(quán)重和客觀權(quán)重共同確定，指標(biāo)的綜合權(quán)重越大則該指標(biāo)相對(duì)更重要［16］。在本研究中，主觀權(quán)重采用AHP法，根據(jù)2016年版的《綠色發(fā)展指標(biāo)體系》對(duì)6個(gè)一級(jí)指標(biāo)加以排序，從而計(jì)算出6個(gè)一級(jí)指標(biāo)的主觀權(quán)重并將其平均賦值于各個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重?？陀^權(quán)重則采用熵權(quán)法，通過(guò)對(duì)52個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行信息熵的測(cè)度以求出其客觀權(quán)重。將各二級(jí)指標(biāo)的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的值求和之后再除以0.5，即得綜合權(quán)重［17］。

AHP法的主要計(jì)算步驟如下：

1.構(gòu)造判斷矩陣

在已有綠色發(fā)展指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上對(duì)體系中的一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行成對(duì)比較，根據(jù)比較結(jié)果形成n×n型判斷矩陣A，矩陣A中的量化值aij具有aij=1aij等性質(zhì)。比例標(biāo)度表如表1所示。

2.層次單排序及其一致性檢驗(yàn)

對(duì)判斷矩陣A的最大特征根λmax進(jìn)行歸一化處理后記為W。將W元素為同一層指標(biāo)時(shí)對(duì)上一層指標(biāo)中相關(guān)的指標(biāo)進(jìn)行層次單排序與一致性檢驗(yàn)。其中：

3.矩陣元素標(biāo)準(zhǔn)化

4.計(jì)算權(quán)重

熵權(quán)法的主要計(jì)算步驟如下：

（1）獲取樣本數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)包含m個(gè)樣本，n項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，數(shù)據(jù)矩陣X=（xij）m×n。

（2）同度量化各指標(biāo)：

式中的pij表示第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)方案指標(biāo)值的比重。

（3）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

（4）計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)：

（5）綜合權(quán)重的主要計(jì)算步驟為：

其中，加權(quán)系數(shù)0≤ε≤1，本文的ε=0.5；Wim為AHP法所得各二級(jí)指標(biāo)的平均權(quán)重；Wj為熵權(quán)法所得各二級(jí)指標(biāo)的客觀權(quán)重。

（三）探索性空間數(shù)據(jù)分析

探索性空間數(shù)據(jù)分析的主要測(cè)度方法為全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)［19-20］。全局空間自相關(guān)能判斷某種屬性或現(xiàn)象在一個(gè)區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)特征（空間集聚或擴(kuò)散），局部空間自相關(guān)能判斷某種屬性或現(xiàn)象在區(qū)域單元組成部分的具體分布［21］。

本研究通過(guò)運(yùn)用全局Moran指數(shù)來(lái)度量綠色發(fā)展指數(shù)在“一帶一路”沿線17個(gè)省份的全局空間自相關(guān)性。Moran指數(shù)數(shù)值的上限為1、下限為-1。當(dāng)數(shù)值大于0時(shí)值越大則空間正相關(guān)性越強(qiáng)，當(dāng)數(shù)值小于0時(shí)值越小則空間差異性越明顯。當(dāng)數(shù)值為-1時(shí)表示完全負(fù)相關(guān)；數(shù)值為0時(shí)表示不相關(guān)。具體計(jì)算公式為：

本文通過(guò)運(yùn)用局部Moran指數(shù)觀察綠色發(fā)展指數(shù)在“一帶一路”沿線17個(gè)省份的局部空間自相關(guān)性。局部Moran指數(shù)為正數(shù)時(shí)表明同類型要素在空間上與臨近區(qū)域存在正空間自相關(guān)，否則為負(fù)空間自相關(guān)。具體計(jì)算公式為：

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

“一帶一路”沿線17個(gè)省份的綠色發(fā)展指數(shù)具有空間自相關(guān)性，但也會(huì)受各省份實(shí)際情況的影響，因此需要借助空間計(jì)量模型對(duì)綠色發(fā)展指數(shù)的影響因素進(jìn)行空間計(jì)量分析。借鑒徐俊兵和羅昌財(cái)、伍格致和游達(dá)明以及路啟梅的研究思路［22-24］，設(shè)定的空間杜賓模型表示為：

其中，i表示地區(qū)，t表示時(shí)間；Igd，it表示被解釋變量，即綠色發(fā)展指數(shù)；Lopen，it表示核心解釋變量，即對(duì)外開放水平；w是空間矩陣，H表示控制變量；μit用于控制個(gè)體固定效應(yīng)，εit是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（二）變量及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.變量說(shuō)明

被解釋變量：綠色發(fā)展指數(shù)（Igd，it），根據(jù)前文的綠色發(fā)展指標(biāo)體系測(cè)算獲得。

核心解釋變量：對(duì)外開放水平（Lopen，it），新發(fā)展階段要求擴(kuò)大對(duì)外開放以實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展，因此對(duì)外開放水平可能會(huì)對(duì)綠色發(fā)展指數(shù)產(chǎn)生影響，本文以各省份實(shí)際外商直接投資額的對(duì)數(shù)值來(lái)表示。

控制變量：區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平（Hgdp），地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平反映區(qū)域的宏觀環(huán)境，本文以各省份地區(qū)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)值來(lái)表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Hstructure），地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化會(huì)影響區(qū)域綠色發(fā)展，本文以各省份第二產(chǎn)業(yè)實(shí)際增加值的對(duì)數(shù)值來(lái)表示；科技資本投入水平（Htci），地區(qū)的科技資本投入會(huì)影響區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新水平，進(jìn)而作用于綠色發(fā)展，本文以各省份規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)Ramp;D經(jīng)費(fèi)的對(duì)數(shù)值來(lái)表示；人力資本水平（Hhci），地區(qū)的人力資本水平反映的是勞動(dòng)力情況，與綠色發(fā)展密切相關(guān)，本文以各省份高校在校生人數(shù)的對(duì)數(shù)值來(lái)表示。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源

基于數(shù)據(jù)可得性，本文選取“一帶一路”沿線的17個(gè)省份作為研究對(duì)象。根據(jù)構(gòu)建的綠色指標(biāo)體系篩選數(shù)據(jù)，由于部分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失，故未將西藏納入研究范圍。研究時(shí)序?yàn)?013—2019年，樣本數(shù)據(jù)主要來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)社會(huì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》等相關(guān)資料。

四、實(shí)證研究及結(jié)果分析

（一）綠色發(fā)展指數(shù)的時(shí)間特征分析

采用AHP-熵權(quán)法對(duì)綠色發(fā)展指標(biāo)體系中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，然后利用加權(quán)平均法求出綜合權(quán)重，最后計(jì)算得出2013—2019年“一帶一路”沿線17個(gè)省份的綠色發(fā)展指數(shù)，如表3及圖1、圖2所示。

根據(jù)表3可以看出“一帶一路”沿線17個(gè)省份的綠色發(fā)展指數(shù)整體呈上升趨勢(shì)，其中，福建、廣東、廣西、陜西、新疆以及云南六省的綠色發(fā)展指數(shù)一直呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì)，甘肅、海南、黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、寧夏、青海、上海、浙江以及重慶11個(gè)省份的綠色發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)。

“一帶一路”沿線17個(gè)省份在2013年、2016年、2019年的綠色發(fā)展指數(shù)如圖1所示。從圖1可以看出，在2013—2019年“一帶一路”沿線17個(gè)省份中，福建、廣東、廣西、海南、黑龍江、青海、陜西以及浙江的綠色發(fā)展指數(shù)一直處于較高水平，而甘肅、寧夏、上海以及新疆的綠色發(fā)展指數(shù)一直處于較低水平。

圖2提供了2013—2019年“一帶一路”沿線17個(gè)省份綠色發(fā)展指數(shù)的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。從圖2可以看出，綠色發(fā)展指數(shù)平均數(shù)最低的省份是海南、最高的省份是云南，青海的綠色發(fā)展指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差最大、廣西的綠色發(fā)展指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差最小。整體而言，各省份平均數(shù)均處于5以上，表明“一帶一路”沿線17個(gè)省份綠色發(fā)展指數(shù)的平均數(shù)均處于較高水平，但省份間仍存在較大的差距；就個(gè)體而言，各省份標(biāo)準(zhǔn)差不一，表明省份內(nèi)部的綠色發(fā)展指數(shù)波動(dòng)幅度也存在較大差距。

（二）綠色發(fā)展指數(shù)的空間特征分析

1.綠色發(fā)展指數(shù)空間相關(guān)性檢驗(yàn)

本文通過(guò)對(duì)2013—2019年各省份的綠色發(fā)展指數(shù)進(jìn)行全局Moran指數(shù)的測(cè)算，由表4可知，2013—2019年我國(guó)30個(gè)省份綠色全要素生產(chǎn)率的全局Moran指數(shù)均為負(fù)值，但指數(shù)值逐年增加，表明2013—2019年“一帶一路”沿線17個(gè)省份的綠色發(fā)展指數(shù)雖然呈現(xiàn)空間擴(kuò)散效應(yīng)，但綠色發(fā)展指數(shù)在該區(qū)域逐漸趨于空間集聚。

本文通過(guò)計(jì)算2013—2019年“一帶一路”沿線17個(gè)省份綠色發(fā)展指數(shù)的局域Moran指數(shù)，繪制出沿線省份綠色發(fā)展指數(shù)的Moran指數(shù)散點(diǎn)圖，如圖3所示。

圖3直觀地反映了2013年、2015年、2017年以及2019年“一帶一路”沿線各省份綠色發(fā)展指數(shù)的局部特征。根據(jù)Moran指數(shù)的規(guī)律可知，H-H型區(qū)域有著高空間單元觀測(cè)值、高相鄰區(qū)域空間聯(lián)系度的特征，L-H型區(qū)域有著低空間單元觀測(cè)值、高相鄰區(qū)域空間聯(lián)系度的特征，L-L型區(qū)域有著低空間單元觀測(cè)值、低相鄰區(qū)域空間聯(lián)系度的特征，H-L型區(qū)域有著高空間單元觀測(cè)值、低相鄰區(qū)域空間聯(lián)系度的特征，具體情況如表5所示。

根據(jù)表5與圖3可知，“一帶一路”沿線17個(gè)省份綠色發(fā)展指數(shù)的局部Moran指數(shù)主要分布在H-H型區(qū)域、L-H型區(qū)域以及H-L型區(qū)域，即該區(qū)域的綠色發(fā)展指數(shù)的空間分異特征主要體現(xiàn)為高高集聚、低高集聚以及高低集聚，表明該區(qū)域大部分省份綠色發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)“俱樂(lè)部集聚”現(xiàn)象，即大部分綠色發(fā)展指數(shù)相差不大的省份間具有較高的空間聯(lián)系度。就具體省份而言，在2013—2019年，福建、廣東、廣西一直位于H-H型區(qū)域，表明三省的綠色發(fā)展指數(shù)數(shù)值較高且與周邊省份的空間聯(lián)系度較高；上海一直位于L-H型區(qū)域，表明上海的綠色發(fā)展指數(shù)數(shù)值較低但與周邊省份的空間聯(lián)系度較高；甘肅一直位于L-L型區(qū)域，表明甘肅省的綠色發(fā)展指數(shù)數(shù)值較低且與周邊省份的空間聯(lián)系度較低；青海、陜西、浙江一直位于H-L型區(qū)域，表明三省的綠色發(fā)展指數(shù)數(shù)值較高但與周邊省份的空間聯(lián)系度較低。其他省份諸如吉林、云南、黑龍江、重慶、內(nèi)蒙古的綠色發(fā)展指數(shù)較高但與周邊省份的空間聯(lián)系度不穩(wěn)定，新疆、海南、遼寧、寧夏的綠色發(fā)展指數(shù)較低且與周邊省份的空間聯(lián)系度不穩(wěn)定?？傮w而言，東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)或自然條件較好的省份綠色發(fā)展指數(shù)較高，內(nèi)陸經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)或自然條件較差的省份綠色發(fā)展指數(shù)較低。

2.空間回歸分析

以上Moran指數(shù)的數(shù)值及其發(fā)展趨勢(shì)顯示“一帶一路”沿線17個(gè)省份的綠色發(fā)展指數(shù)的空間相關(guān)性整體上逐年增強(qiáng)。在此通過(guò)利用地理權(quán)重矩陣對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示。

由表6可知，空間滯后模型與空間誤差模型的LM檢驗(yàn)值與穩(wěn)健LM檢驗(yàn)值均呈現(xiàn)不顯著的狀態(tài)，空間固定效應(yīng)與時(shí)間固定效應(yīng)下的LR檢驗(yàn)值分別呈現(xiàn)不顯著與顯著的狀態(tài)，固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)下的豪斯曼檢驗(yàn)值均顯著，空間滯后模型與空間誤差模型的Wald檢驗(yàn)值均顯著。

本文進(jìn)一步選用SDM對(duì)時(shí)間固定效應(yīng)下綠色發(fā)展指數(shù)的各影響因素進(jìn)行空間計(jì)量分析，具體結(jié)果如表7所示。

由表7可知，對(duì)外開放水平對(duì)綠色發(fā)展指數(shù)具有顯著的正向的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)，即對(duì)外開放水平每提升1個(gè)單位將直接導(dǎo)致本地的綠色發(fā)展指數(shù)上升0.288個(gè)單位、間接導(dǎo)致其他地區(qū)的綠色發(fā)展指數(shù)上升1.01個(gè)單位以及導(dǎo)致總的綠色發(fā)展指數(shù)上升1.298個(gè)單位，表明對(duì)外開放水平的提升有利于通過(guò)技術(shù)引進(jìn)與擴(kuò)散帶來(lái)的正向溢出效應(yīng)，從而助推“一帶一路”沿線省份推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與升級(jí)，因此對(duì)外開放水平的提升對(duì)“一帶一路”沿線省份的綠色發(fā)展具有積極的正向作用。

在控制變量中，區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平對(duì)綠色發(fā)展指數(shù)具有不顯著的負(fù)向的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)，即區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平每提升1個(gè)單位將直接導(dǎo)致本地的綠色發(fā)展指數(shù)下降0.266個(gè)單位，間接導(dǎo)致其他地區(qū)的綠色發(fā)展指數(shù)下降1.73個(gè)單位，導(dǎo)致總的綠色發(fā)展指數(shù)下降1.996個(gè)單位，表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平的提升不一定有利于“一帶一路”沿線省份綠色發(fā)展指數(shù)的提高，其主要原因在于粗放型的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式?jīng)]有發(fā)生根本轉(zhuǎn)變，所以中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的不平衡發(fā)展在一定程度上不利于綠色發(fā)展指數(shù)的提升。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)綠色發(fā)展指數(shù)具有顯著的正向的直接效應(yīng)、不顯著的負(fù)向的間接效應(yīng)以及不顯著的正向的總效應(yīng)，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)每提升1個(gè)單位將直接導(dǎo)致本地的綠色發(fā)展指數(shù)上升0.654個(gè)單位，間接導(dǎo)致其他地區(qū)的綠色發(fā)展指數(shù)下降0.294個(gè)單位，導(dǎo)致總的綠色發(fā)展指數(shù)下降0.36個(gè)單位，表明第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能為綠色發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，從而有利于綠色發(fā)展指數(shù)的提升。

科技資本投入水平對(duì)綠色發(fā)展指數(shù)具有顯著的負(fù)向的直接效應(yīng)、顯著的正向的間接效應(yīng)以及不顯著的正向的總效應(yīng)，即科技資本投入水平每提升1個(gè)單位將直接導(dǎo)致本地的綠色發(fā)展指數(shù)上升0.654個(gè)單位，間接導(dǎo)致其他地區(qū)的綠色發(fā)展指數(shù)下降0.294個(gè)單位，導(dǎo)致總的綠色發(fā)展指數(shù)上升0.36個(gè)單位，表明各省份規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的科研經(jīng)費(fèi)投入越高越容易帶動(dòng)當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)創(chuàng)新發(fā)展，從而直接帶動(dòng)當(dāng)?shù)鼐G色發(fā)展指數(shù)的提升。

人力資本水平對(duì)綠色發(fā)展指數(shù)具有顯著的正向的直接效應(yīng)、不顯著的正向的間接效應(yīng)與顯著的正向的總效應(yīng)，即人力資本水平每提升1個(gè)單位將直接導(dǎo)致本地的綠色發(fā)展指數(shù)上升0.628個(gè)單位，間接導(dǎo)致其他地區(qū)的綠色發(fā)展指數(shù)上升0.448個(gè)單位，導(dǎo)致總的綠色發(fā)展指數(shù)上升1.076個(gè)單位，表明人力資本水平越高的地區(qū)越具備創(chuàng)新發(fā)展的動(dòng)力與潛力，從而促進(jìn)當(dāng)?shù)鼐G色發(fā)展指數(shù)的提升。

五、結(jié)論及政策建議

本文運(yùn)用AHP-熵權(quán)法和空間計(jì)量模型分析了2013—2019年沿線17個(gè)省份綠色發(fā)展指數(shù)的時(shí)空差異，得出如下主要結(jié)論：

（1）“一帶一路”沿線17個(gè)省份的綠色發(fā)展指數(shù)整體呈上升趨勢(shì)，但各省份之間綠色發(fā)展指數(shù)的平均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差存在較大的差距，客觀上反映出當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)不平衡且不充分的發(fā)展現(xiàn)狀。

（2）“一帶一路”沿線17個(gè)省份的綠色發(fā)展指數(shù)具有“俱樂(lè)部集聚”的特征，即東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)或自然條件較好省份的綠色發(fā)展指數(shù)較高，內(nèi)陸經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)或自然條件較差省份的綠色發(fā)展指數(shù)較低。

（3）對(duì)外開放水平對(duì)“一帶一路”沿線17個(gè)省份的綠色發(fā)展指數(shù)具有顯著的促進(jìn)作用；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技資本投入水平與人力資本水平的提高也有利于綠色發(fā)展指數(shù)的提升；區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平的提高不能明顯地促進(jìn)綠色發(fā)展指數(shù)的提高，這可能是由于“一帶一路”沿線區(qū)域粗放型的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式尚沒(méi)有根本轉(zhuǎn)變所造成的。

根據(jù)本文研究結(jié)果，提出如下四個(gè)方面的政策建議：

（1）踐行綠色發(fā)展理念，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。我國(guó)現(xiàn)階段的生態(tài)文明建設(shè)雖然已經(jīng)取得巨大成績(jī)，但是資源要素依賴和環(huán)境污染等問(wèn)題仍亟待進(jìn)一步解決，而且較為普遍的粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式仍然存在。因此，應(yīng)堅(jiān)持以習(xí)近平生態(tài)文明思想為指導(dǎo)，認(rèn)真貫徹和踐行“綠水青山就是金山銀山”的理念，全面穩(wěn)步提升綠色發(fā)展水平。針對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)之間的密切關(guān)系，需要積極踐行綠色發(fā)展理念，深入推進(jìn)污染防治工作，促進(jìn)綠色發(fā)展體系的全方位構(gòu)建，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，滿足人民對(duì)美好生活的需要。

（2）深化共建“一帶一路”合作，促進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展。從區(qū)域發(fā)展均衡性來(lái)看，“一帶一路”沿線17個(gè)省份的實(shí)際情況均不相同，存在顯著的區(qū)域差異性。因此，為增強(qiáng)區(qū)域發(fā)展平衡性，部分綠色發(fā)展水平較差的省份需要轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的發(fā)展模式以縮小各地區(qū)間的差異。由于綠色發(fā)展水平較高的省份可以充分發(fā)揮本地的綠色發(fā)展對(duì)鄰地的示范和擴(kuò)散效應(yīng)，也為本地與鄰地可持續(xù)的綠色發(fā)展奠定良好的基礎(chǔ)。因此，各省份應(yīng)充分結(jié)合地區(qū)資源特點(diǎn)和要素稟賦優(yōu)勢(shì)，以激發(fā)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?，并加?qiáng)在綠色發(fā)展層面的區(qū)域合作以增強(qiáng)彼此間的空間關(guān)聯(lián)度。此外，還需要進(jìn)一步完善各地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)公共服務(wù)均等化，進(jìn)而促進(jìn)城鄉(xiāng)一體化發(fā)展和產(chǎn)學(xué)研深度融合。

（3）鼓勵(lì)科技創(chuàng)新，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。大力推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)、增加科技資本投入、提升人力資本水平以徹底轉(zhuǎn)變粗放的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，有助于促進(jìn)“一帶一路”沿線17個(gè)省份綠色發(fā)展水平的共同提升。結(jié)合當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)不平衡且不充分的發(fā)展現(xiàn)狀，應(yīng)積極鼓勵(lì)科技創(chuàng)新，淘汰落后產(chǎn)能，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。一方面，政府需加大科技資本投入和出臺(tái)優(yōu)惠扶持政策，以鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新。另一方面，需要繼續(xù)深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，積極推動(dòng)三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、行業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)結(jié)構(gòu)等不斷調(diào)整優(yōu)化。

（4）擴(kuò)大對(duì)外開放，構(gòu)建人類命運(yùn)共同體。研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)外開放對(duì)“一帶一路”沿線17個(gè)省份的綠色發(fā)展具有積極作用。當(dāng)前，新冠疫情形勢(shì)依然嚴(yán)峻，世界各國(guó)經(jīng)濟(jì)均在脆弱中艱難復(fù)蘇。針對(duì)層出不窮的全球性挑戰(zhàn)，我國(guó)正在全方位對(duì)外開放中共建人類命運(yùn)共同體。第一，堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)大方向，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和科技創(chuàng)新，特別是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵技術(shù)，為創(chuàng)新和生產(chǎn)力發(fā)展構(gòu)建公平公正的外部環(huán)境。第二，目前全球經(jīng)濟(jì)與環(huán)境變化日趨復(fù)雜，應(yīng)通過(guò)綠色貿(mào)易、綠色投資和綠色技術(shù)轉(zhuǎn)讓，加快我國(guó)的綠色低碳發(fā)展步伐，以實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)，進(jìn)而為構(gòu)建人類命運(yùn)共同體貢獻(xiàn)更大力量。

注釋：

①" " 綠色發(fā)展指數(shù)指標(biāo)體系限于篇幅未列出，可參考《綠色發(fā)展指標(biāo)體系（2016年）》。

參考文獻(xiàn)：

［1］" "佟家棟，謝丹陽(yáng)，包群，等.“逆全球化”與實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)筆談［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2017（6）：5-59.

［2］" "吳澤林.“一帶一路”倡議的功能性邏輯——基于地緣經(jīng)濟(jì)學(xué)視角的闡釋［J］.世界經(jīng)濟(jì)與政治，2018（9）：128-153.

［3］" "王文，楊凡欣. “一帶一路”與中國(guó)對(duì)外投資的綠色化進(jìn)程［J］.中國(guó)人民大學(xué)學(xué)報(bào)，2019（4）：10-22.

［4］" "趙奎.新型城鎮(zhèn)化質(zhì)量測(cè)評(píng)及動(dòng)力因素研究——基于安徽省地級(jí)市數(shù)據(jù)分析［J］.重慶文理學(xué)院學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2021（4）：76-87.

［5］" "ZAIM O， TASKIN F. Environmental efficiency in carbon dioxide emissions inthe oecd： a non-parametric approach［J］. Journal of Environmental Management，2000（2）：95-107.

［6］" "杜龍政，趙云輝，陶克濤，等. 環(huán)境規(guī)制、治理轉(zhuǎn)型對(duì)綠色競(jìng)爭(zhēng)力提升的復(fù)合效應(yīng)——基于中國(guó)工業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2019（10）：106-120.

［7］" "宋馬林，金培振.地方保護(hù)、資源錯(cuò)配與環(huán)境福利績(jī)效［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2016（12）：47-61.

［8］" "林伯強(qiáng)，譚睿鵬.中國(guó)經(jīng)濟(jì)集聚與綠色經(jīng)濟(jì)效率［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2019（2）：119-132.

［9］" "吳傳清，董旭.環(huán)境約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶全要素能源效率研究［J］.中國(guó)軟科學(xué)，2016（3）：73-83.

［10］ 岳立，楊玉春.“一帶一路”沿線國(guó)家綠色全要素能源效率的時(shí)空分異研究——基于超效率DEA模型和GML指數(shù)法［J］.經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2019（6）：111-119.

［11］ 田澤，魏翔宇，丁緒輝.中國(guó)區(qū)域產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)評(píng)價(jià)及影響因素分析［J］.生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2018（11）：103-108.

［12］ 孫亞男，楊名彥.中國(guó)綠色全要素生產(chǎn)率的俱樂(lè)部收斂及地區(qū)差距來(lái)源研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2020（6）：47-69.

［13］ 蔡紹洪，谷城，張?jiān)俳?長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展水平測(cè)度及時(shí)空演化特征［J］.華東經(jīng)濟(jì)管理，2021（11）：25-34.

［14］ 茍興朝，張斌儒.黃河流域鄉(xiāng)村綠色發(fā)展：水平測(cè)度、區(qū)域差異及空間相關(guān)性［J］.寧夏社會(huì)科學(xué)，2020（4）：57-66.

［15］ 王勇，李海英，俞海.中國(guó)省域綠色發(fā)展的空間格局及其演變特征［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2018（10）：96-104.

［16］ 許烜，宋微.鄉(xiāng)村振興視域下農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展評(píng)價(jià)研究［J］.學(xué)習(xí)與探索，2021（3）：130-136.

［17］ 焦克源，楊建花.基于AHP-熵權(quán)法的民族地區(qū)旅游扶貧效益評(píng)估研究——以甘南藏族自治州為例［J］. 農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理學(xué)報(bào)，2017（2）：133-143.

［18］ 張磊磊，張建華.知識(shí)管理中知識(shí)辨識(shí)績(jī)效測(cè)度研究［J］.鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版），2013（1）：119-124.

［19］ 黃曉楠，張目.基于百度指數(shù)的中國(guó)省域金融集聚水平測(cè)度與時(shí)空演化分析［J］.農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技，2020（15）：103-107.

［20］ 王遠(yuǎn)，賈興梅.中國(guó)城市高質(zhì)量發(fā)展水平的測(cè)度及其驅(qū)動(dòng)力分析［J］.長(zhǎng)江師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2022（4）：28-42.

［21］ 李旭輝，殷緣圓，程剛.基于新發(fā)展理念的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展測(cè)度及空間關(guān)聯(lián)格局研究［J］.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020（7）：104-115.

［22］ 徐俊兵，羅昌財(cái).福建省縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素研究——基于空間計(jì)量方法的分析［J］.重慶文理學(xué)院學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2017（3）：127-133.

［23］ 伍格致，游達(dá)明.環(huán)境規(guī)制對(duì)技術(shù)創(chuàng)新與綠色全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制：基于財(cái)政分權(quán)的調(diào)節(jié)作用［J］.管理工程學(xué)報(bào)，2019（1）：37-50.

［24］ 路啟梅.金融科技影響制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的空間效應(yīng)研究［J］.重慶文理學(xué)院學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2021（3）：78-91.

責(zé)任編輯：吳" "強(qiáng)；校對(duì)：楊" "釗

Research on the Temporal and Spatial Differentiation of the Provincial Green Development Index Along the “the Belt and Road”

GUO Shouting， ZHANG Wanghu， LIU Zejie

（School of Business Administration， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan Hubei 430073， China）

Abstract：Based on the “Green Development Index System （2016 Edition）” and the panel data of 17 provinces and cities along “the Belt and Road” in China from 2013 to 2019， the temporal and spatial differences and influencing factors of the green development index were explored among the regions of “the Belt and Road”. The results show that the overall green development index of the regions along “the Belt and Road” from 2013 to 2019 is on the rise， but there is a large gap between the standard deviation and the average of the provinces and cities; and it has the characteristics of spatial agglomeration， which is more economically developed or under natural conditions. The green development index is obviously dominant in the more superior regions; the influencing factors of the green development index include opening to the outside world， industrial structure， scientific and technological capital investment and human capital， all of which have a significant role in promoting the green development of regions along “the Belt and Road”. However， the extensive economic growth model still needs to be fundamentally changed to achieve sustainable green development.

Key words： “the Belt and Road”; green development index; spatial measurement